- 2017暑训摸底(xdoj1045,xdoj1173,xdoj1007,xdoj1038)
Owen_Q
dpxdoj搜索
由于时间没赶上摸底,只能跟一波新增的dp摸底,感觉难度一般般,可能有段时间内没做题的缘故吧暑训就要开始了呢A黑白棋思路:一上来就是个博弈搜索根据上一状态与这一状态必胜必败态的转换来判断先手的情况dfs搜索所有前项状态,若均为必败态,则该状态为必胜态,否则为必败态/*Author:Owen_Q*/#includeusingnamespacestd;inta[5][5];intdfs(intx,int
- 代码随想录算法训练营第52天| 101. 孤岛的总面积、102. 沉没孤岛、103. 水流问题、104.建造最大岛屿
扛过今天777
算法深度优先
101.孤岛的总面积卡码题目链接:101.孤岛的总面积学习链接:代码随想录题解:法一:count=0defdfs(grid,x,y):globalcountgrid[x][y]=0count+=1directions=[[1,0],[0,1],[-1,0],[0,-1]]fori,jindirections:next_x=x+inext_y=y+jifnext_x=len(grid)ornext_
- 洛谷 P3916 图的遍历(tarjan + 缩点 + dfs)
无糖钨龙茶
图论深度优先算法
洛谷P3916图的遍历(tarjan+缩点+dfs)放个传送门这道题其实很多人都选择反向建图,然后dfs一下就过了。但确是一道不错的tarjantarjantarjan+缩点+dfsdfsdfs的练手题————————————————————————————————————图的遍历题目描述给出NNN个点,MMM条边的有向图,对于每个点vvv,求A(v)A(v)A(v)表示从点vvv出发,能到达的编
- 代码随想录| 图论01 ●深度优先搜索知识 ●797所有可能的路径 ●广度优先搜索知识 ●200 岛屿数量dfs ●200 岛屿数量bfs
weixin_51674457
代码随想录一刷深度优先图论宽度优先
#dfs知识看了一下感觉和二叉树,和回溯,没啥区别。#797所有可能路径普通回溯,很快path.push_back(0);要提前写不要忘了。另外path不要担心不需要归零,他每次回溯call完了会退回去的vector>res;vectorpath;voiddfs(intnode,intn,vector>&graph){if(node==n-1){res.push_back(path);return
- 20240820 代码随想录 | 图论 岛屿
m0_46259676
图论算法
98.所有可达路径深度优先搜索(dfs)和广度优先搜索(bfs)区别:dfs是可一个方向去搜,不到黄河不回头,直到遇到绝境了,搜不下去了,再换方向(换方向的过程就涉及到了回溯)。bfs是先把本节点所连接的所有节点遍历一遍,走到下一个节点的时候,再把连接节点的所有节点遍历一遍,搜索方向更像是广度,四面八方的搜索过程。n,m=map(int,input().split())print(''.join(
- 20240821 代码随想录 | 图论
m0_46259676
图论
103.水流问题dfs深度优先搜素directions=[[0,1],[0,-1],[1,0],[-1,0]]set_1=set()set_2=set()n,m=map(int,input().split())g=[]for_inrange(n):g.append(list(map(int,input().split())))defdfs(g,x,y,visited,s):visited[x][y
- 代码随想录|图论|05岛屿数量(深搜DFS)
Paper Clouds
图论深度优先算法数据结构leetcode
leetcode:99.岛屿数量题目题目描述:给定一个由1(陆地)和0(水)组成的矩阵,你需要计算岛屿的数量。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成,并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。输入描述:第一行包含两个整数N,M,表示矩阵的行数和列数。后续N行,每行包含M个数字,数字为1或者0。输出描述:输出一个整数,表示岛屿的数量。如果不存在岛屿,则输出0。思路遇到一个没有遍历过的节点陆
- HDFS(Hadoop分布式文件系统)总结
Cachel wood
大数据开发hadoophdfs大数据散列表算法哈希算法spark
文章目录一、HDFS概述1.定义与定位2.核心特点二、HDFS架构核心组件1.NameNode(名称节点)2.DataNode(数据节点)3.Client(客户端)4.SecondaryNameNode(辅助名称节点)三、数据存储机制1.数据块(Block)设计2.复制策略(默认复制因子=3)3.数据完整性校验四、文件读写流程1.写入流程2.读取流程五、高可用性(HA)机制1.单点故障解决方案2.
- Hadoop的部分用法
覃炳文20230322027
hadoophive大数据分布式
前言Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架,它允许跨多个机器使用分布式处理大数据集。Hadoop的核心是HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce编程模型。1.Hadoop环境搭建在开始使用Hadoop之前,你需要搭建Hadoop环境。这通常包括安装Java、配置Hadoop环境变量、配置Hadoop的配置文件等步骤。1.1环境准备在开始安
- 【树 DFS BFS 离线查询】P11855 [CSP-J2022 山东] 部署|普及+
软件架构师何志丹
#洛谷普及+深度优先宽度优先c++算法图论树
本文涉及知识点C++图论C++BFS算法C++DFSP11855[CSP-J2022山东]部署题目背景受疫情影响,山东省取消了CSP-J2022认证活动,并于次年三月重新命题,在省内补办比赛。题目描述“万里羽书来未绝,五关烽火昼仍传。”古时候没有现代信息化战争的技术,只能靠烽火传信和将军运筹帷幄的调兵遣将来取得战争的优势。为了使消耗最低,现在A国已经在nnn个城市之间建好了道路和行军部署渠道,使得
- 深入了解图搜索算法:原理、应用与实现
码农资源网
图搜索算法
1.图搜索算法简介图搜索算法是一种用于在图(Graph)结构中寻找特定目标的算法。图由节点(Node)和边(Edge)组成,节点表示数据或实体,边表示节点之间的关系或连接。图搜索算法的目标通常是从给定的起始节点出发,找到到达目标节点的一条或多条路径。2.常见的图搜索算法2.1深度优先搜索(Depth-FirstSearch,DFS)深度优先搜索是一种递归或栈的搜索方法,从起始节点开始,沿着一条路径
- Hadoop 版本进化论:从 1.0 到 2.0,架构革命全解析
拾光师
大数据后端
Hadoop版本hadoop1.x版本由三部分组成Common(辅助工具)HDFS(数据存储)MapReduce(计算和资源调度)存在的问题JobTracker同时具备了资源管理和作业控制两个功能,成为了系统的最大瓶颈采用了master/slave结构,master存在单点问题,一旦master出现故障,会导致整个集群不可用采用了基于槽位的资源分配模型,将槽位分为了Mapslot和Reducesl
- 合并小文件汇总(Hive/Spark)
有数的编程笔记
Spark/Hivehivesparkhadoop
合并小文件的原因:过多的小文件会导致HDFS上元数据负载增加。并且小文件也会导致计算性能下降。1.使用hive时1.1.使用hive.merge参数,开启文件合并--控制在map阶段结束后合并输出的小文件,默认值为trueSEThive.merge.mapfiles=true;--控制在reduce阶段结束后合并输出小文件,默认值为falseSEThive.merge.mapredfiles=tr
- 基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_离线
大数据CLUB
spark数据分析可视化数据分析数据挖掘hadoop大数据spark
基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化项目概况[]点这里,查看所有项目[]数据类型北京历史天气数据开发环境centos7软件版本python3.8.18、hadoop3.2.0、spark3.1.2、mysql5.7.38、scala2.12.18、jdk8开发语言python开发流程数据上传(hdfs)->数据分析(spark)->数据存储(mysql)->后端(flask)->前端(
- 探秘Flink Connector加载机制:连接外部世界的幕后引擎
Edingbrugh.南空
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在Flink的数据处理生态中,SourceFunction负责数据的输入源头,而真正架起Flink与各类外部存储、消息系统桥梁的,则是Connector。从Kafka消息队列到HDFS文件系统,从MySQL数据库到Elasticsearch搜索引擎,Flink通过Connector实现了与多样化外部系统的交互。而这一切交互的基础,都离不开背后强大且精巧的Connector加载机制。接下来,我们将深
- leetcode:78. 子集
呆呆的小鳄鱼
#回溯#深搜leetcode算法数据结构
学习要点首先就是要先明白什么是回溯:leetcode:46.全排列-CSDN博客。在此基础上我们可以细化一下这种题的解题思路。题目链接78.子集-力扣(LeetCode)题目描述解法:回溯classSolution{public:vector>ret;vectorpath;voiddfs(vector&nums,intpos){for(inti=pos;i>subsets(vector&nums)
- 基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_实时
大数据CLUB
spark数据分析可视化数据分析数据挖掘sparkhadoop大数据
基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化项目概况[]点这里,查看所有项目[]数据类型北京历史天气数据开发环境centos7软件版本python3.8.18、hadoop3.2.0、spark3.1.2、mysql5.7.38、scala2.12.18、jdk8、kafka2.8.2开发语言python开发流程数据上传(hdfs)->数据分析(spark)->数据写kafka(python)
- 时序数据库IoTDB的架构、安装启动方法与数据模式总结
时序数据说
时序数据库iotdb数据库大数据物联网
一、IoTDB的架构IoTDB的架构主要分为三个部分:时序文件(Tsfile):专为时序数据设计的文件存储格式。支持高效的压缩和查询性能。可独立使用,并可通过TsFileSync工具同步至HDFS进行大数据处理。数据库引擎:负责数据的收集、写入、存储和查询等核心功能。分析引擎:可选的分析组件,用于数据处理和分析。二、IoTDB的安装启动方法1.使用环境:需要具备JDK>=1.8的运
- 飞往大厂梦之算法提升-7
今天主要给大家分享dfs以及动态转移中的数位dp问题,这两类问题可以很好地提升我们的思维。希望能对大家有所帮助。第一题:问题描述小蓝有一天误入了一个混境之地。好消息是:他误打误撞拿到了一张地图,并从中获取到以下信息:混境之地的大小为n⋅m,其中#表示这个位置很危险,无法通行,.表示道路,可以通行。他现在所在位置的坐标为(A,B),而这个混境之地出口的坐标为(C,D),当站在出口时即表示可以逃离混境
- Gradle构建链致命漏洞全解析:循环依赖与版本冲突的底层机制与修复方案
Android洋芋
Gradle源码解析Android构建漏洞循环依赖检测DFS算法短路径优先策略AGP版本升级
简介在Android开发中,Gradle构建系统是我们的核心工具,但其背后隐藏的两大致命漏洞——循环依赖检测机制和版本冲突类加载陷阱,往往会导致项目构建失败或运行时崩溃。本文将从源码级别深入剖析这两个漏洞的底层原理,包括Gradle如何通过DFS检测循环依赖、Android系统如何采用"短路径优先"策略加载类,以及它们如何导致项目崩溃。同时,本文将提供全面的解决方案,包括依赖排除、版本对齐、依赖分
- 洛谷 P3953 [ NOIP 2017 ] 逛公园 —— 最短路DP
aodan5477
数据结构与算法
题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P3953主要是看题解...还是觉得好难想啊...dfsDP,剩余容量的损耗是边权减去两点最短路差值...表示对于最短路来说多走了这么多...还要注意该点能否到达n号点,不能就不走了(剪枝);%p那个地方会爆int吗?反正%=pRE了一个点...(然而改成ll还是RE)代码如下:#include#include#in
- 华为OD机考-上班之路/是否能到达公司-DFS(JAVA 2025B卷)
小猫咪怎么会有坏心思呢
华为机考华为od宽度优先算法
importjava.util.*;publicclassGoWork{privatestaticfinalint[][]directions={{0,1,1},{0,-1,2},{1,0,3},{-1,0,4}};privatestaticintmaxTurns,maxClears,rows,cols;privatestaticchar[][]matrix;publicstaticvoidmai
- Hadoop等大数据处理框架的Java API
扬子鳄008
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Hadoop是一个非常流行的大数据处理框架,主要用于存储和处理大规模数据集。Hadoop主要有两个核心组件:HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce。此外,还有许多其他组件,如YARN(YetAnotherResourceNegotiator)、HBase、Hive等。下面详细介绍Hadoop及其相关组件的JavaAPI及其使用方法。HadoopHad
- 手把手教你玩转 Sqoop:从数据库到大数据的「数据搬运工」
AAA建材批发王师傅
数据库sqoop大数据hivehdfs
一、Sqoop是什么?——数据界的「超级搬运工」兄弟们,今天咱们聊个大数据圈的「搬运小能手」——Sqoop!可能有人会问:这玩意儿跟Flume啥区别?简单来说:Flume是专门搬日志数据的「快递员」而Sqoop是搬数据库数据的「搬家公司」它的名字咋来的?SQL+Hadoop,直接告诉你核心技能:在关系型数据库(比如MySQL)和Hadoop家族(HDFS、Hive、HBase)之间疯狂倒腾数据!核
- 【图论 DFS搜索树】P10298 [CCC 2024 S4] Painting Roads|普及+
软件架构师何志丹
#洛谷普及+图论深度优先算法c++洛谷
本文涉及知识点C++图论C++DFSP10298[CCC2024S4]PaintingRoads题目描述Kitchener市的市长Alanna成功地改进了该市的道路规划。然而,来自RedBlue市的一位售货员仍然抱怨道路的颜色不够丰富。Alanna的下一个任务就是粉刷一些道路。Kitchener市的道路规划可以表示为NNN个十字路口和MMM条道路,第iii条道路连接第uiu_iui个十字路口和第v
- leetcode332.重新安排行程:优先队列与DFS实现欧拉路径的行程规划
Musennn
leetcode刷题详解深度优先算法leetcodejava
一、题目深度解析与行程规划本质题目描述给定一个机票的字符串二维数组tickets,每个元素是[from,to]的形式,表示从from到to的机票。要求找出从JFK出发的行程,且必须使用所有机票,若存在多种可能的行程,返回字典序最小的那个。核心特性分析图论模型:每个机场是图的节点,机票是图的边,问题转化为在图中寻找一条经过所有边的路径欧拉路径:题目本质是寻找图中的欧拉路径(经过每条边恰好一次的路径)
- 哥德巴赫猜想(北理工2018年考研复试机试题)
视默
算法C++深度优先图论
哥德巴赫猜想任何一个大于2的偶数均可表示为两个素数之和。输入m,n(6>>mp中,键为偶数i,值为所有可能的素数对。DFS生成所有组合使用深度优先搜索(DFS)递归生成所有可能的素数对组合。递归函数dfs遍历每个偶数,依次选择其一个素数对,存入当前组合current中。当处理完所有偶数时,将完整组合存入res。回溯机制:选择某个素数对后递归处理下一个偶数,完成后撤销选择(pop_back),继续尝
- 从 0 到 Offer!大数据核心面试题全解析,答案精准拿捏面试官(hadoop篇)
浅谈星痕
大数据
1.什么是Hadoop?Hadoop是一个开源的分布式系统基础架构,用于存储和处理大规模数据集。它主要包含HDFS(HadoopDistributedFileSystem)分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架以及YARN(YetAnotherResourceNegotiator)资源管理器。HDFS负责数据的分布式存储,将大文件分割成多个数据块存储在不同节点上;MapReduce用于分
- 深度优先在数据结构与算法中的独特作用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战Agent实战AI人工智能与大数据深度优先算法ai
深度优先在数据结构与算法中的独特作用关键词:深度优先搜索、数据结构、算法设计、图遍历、递归、迭代、问题求解摘要:深度优先搜索(DFS)是计算机科学中最重要的图遍历算法之一,其通过"尽可能深"的探索路径的策略,在树与图的结构分析、问题求解中展现出独特价值。本文从DFS的核心原理出发,系统解析其在数据结构中的实现方式、算法设计中的问题建模方法,结合数学模型分析时间空间复杂度,通过迷宫求解、强连通分量检
- 大数据学习(141)-分布式数据库
viperrrrrrr
大数据学习分布式clickhousehdfshbase
在分布式数据库中主要有hdfs、hbase、clickhouse三种。HDFS(HadoopDistributedFileSystem)、HBase和ClickHouse都是处理大数据的分布式系统,但它们的设计目标、架构和适用场景有所不同。一、HDFS(HadoopDistributedFileSystem)HDFS是Hadoop生态系统的一部分,是一个高度容错的系统,适合存储大量数据。它被设计为
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比